数据分析必备思维之：问题思维

如何提出高质量的数据分析问题

在本文中，Jason分享了如何提出一个高质量的数据分析问题。文章讲述了在日常工作中，如何通过合理的问题结构避免沟通低效和结果不满意的问题。

好问题的结构

好问题应该遵循《金字塔原理》中的SCQA（背景、冲突、疑问、答案）结构。但在数据分析中，需要对这一结构作适当修改。Jason提出了包括目标、冲突、背景和疑问在内的问题结构。

冲突和目标

冲突必须基于明确的目标。目标应具体清晰，并与现状逻辑相关。好问题的标准之一是存在目标和现状之间的冲突。

背景与细节

一个好问题的背景部分应深入挖掘目标背后的更大目标，揭示整体的业务目标和细节。

疑问的提法

疑问不应过多限制分析方向，应足够宽泛以引导分析师探索不同解决方案。归根到底，问题应该围绕“怎么办”展开。

问题解决方法

解决问题的两种方法包括改变现状和校准目标。改变现状是直接解决问题的办法，而校准目标则是在当前现状难以改变时，调整目标以适应现实。

总结

一个高质量的问题应包括目标的背景、存在差距的现状和“怎么办”的疑问。这样的问题结构有助于降低沟通成本，提高分析效率。要提出一个好问题，需要结合目标思维、逻辑思维、结构化思维和系统性思维等多种思维方式。

文章最后，Jason通过比较原需求和优化后的问题，展示了这种结构如何实际应用于提高数据分析的质量和效率。并预告了接下来的「数据分析思维系列文章」将深入探讨如何提升数据分析能力。

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文章来源：

三元方差

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